Openai의 chatgpt 덕분에 모든 사람들이 알고있는 거의 많은 것입니다 유전자 오늘. 간단한 프롬프트만으로 사람들의 지식에 대한 갈증을 충족시키는 능력은 바이러스에 걸렸다. 이 도구의 사용은 정말 인상적입니다. 단 5 일 만에 백만 명의 사용자를 확보했으며 처음 몇 개월 동안 1 억 명 이상의 방문자를 끌어 들였습니다. 개인과 조직은이를 일상 생활과 활동에 큰 열정으로 통합하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 – 제나이는 전 세계적으로 유명하지만 실험을 넘어서는 사람은 거의 없습니다. 조직은 잠재력에 흥분하지만 종종 측정 가능한 가치를 창출 할 수있는 규모로 채택하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
제 역할에서 저는 AI가 조직의 운영 방식과 고객에게 제공 할 수있는 가치를 어떻게 발전시키는지를 목격 할 수있을만큼 운이 좋았습니다. 그러나 기업은 잠재력을 성능으로 바꾸기위한 가이드가 필요합니다. 이러한 과제를 염두에두고 우리 팀은 Microsoft의 350 Copilot과의 롤아웃 실험을 구현하여 성공적인 채택과 의미있는 ROI를 달성하기위한 회사에 대한 귀중한 통찰력과 실용적인 전략을 개발했습니다.
Genai 가치로가는 길
우리가 Copilot을 채택하려고했을 때, 우리의 접근 방식은 그 기능이 가치를 더할 수있는 위치를 식별하는 데 도움이되었습니다.
우리의 경험은 Genai를 워크 플로에 소개하려는 모든 조직에 도움이 될 수 있습니다.
다음은 우리를 도와주는 몇 가지 행동입니다.
- 구조화 된 채택 프레임 워크로 시작하십시오. Genai 기능을 도입하기 위해 우리는 조직에서 이익을 얻을 수있는 페르소나를 식별 한 다음 기술에 대한 구체적이고 대상으로 사용되는 사용 사례를 식별하는 것으로 시작했습니다. 마지막으로, 우리는 사용자를 신중하게 안내하는 각 역할 또는 페르소나에 대한 개인화 된 교육 계획을 만들었으므로 능력을 최대한 활용하는 방법을 정확히 알고 있습니다.
- 실험을 사용하여 기술을 검증하십시오. Colecilot의 경우 세 그룹의 사용자와 연습을했습니다. 그룹 A는 Copilot 라이센스가 없었으며 그룹 B의 경우 교육이나 지침 없이이 사용자에게 도구에 대한 액세스 권한을 부여했습니다.해야 할 일을 해결해야했습니다. 그룹 C는 전체 채택 프레임 워크를 받았습니다. 결과? 우리는 그룹 B와 비교하여 그룹 C에서 31%의 채택을 보았습니다. 또한, 그룹 C 등록 시간 절약은 주당 2.5 시간 ~ 그룹 B의 주당 1.8 시간을 절약했습니다. 예를 들어 팀이 프레젠테이션 생성과 같은 특정 작업에 대한 시간을 절약 할 수있는 시간에 대한 기준선 데이터도 제공했습니다. 이것은 우리의 채택 프레임 워크가 작동하고 있음을 확인하는 또 다른 강력한 예와 논쟁이었습니다.
- 직원을 면밀히 참여시킵니다. Copilot 실험과 같은 운동은 사람들이 새로운 기술에보다 쉽게 참여할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 사람들이 Copilot의 사용 사례를 선택하는 데 밀접하게 참여하게하여 더 관련성이 높아져 입양을 주도하며 궁극적으로 ROI를 향상시킵니다. 이 과정은 전도자들도 만듭니다. 우리 그룹 C 코호트는 기술의 가치를 명확하게 볼 수 있었기 때문에 회사, 특히 팀과 함께이를 옹호하여 추가 채택을 장려했습니다.
- 대인 및 지속적인 훈련 계획을 만듭니다. 우리는 프로젝트 관리자 및 프로세스 소유자와 협력하여 Copilot 사용 사례가 매우 짧은 통지로 프레젠테이션을 생성하는 것과 같은 일상적인 작업과 관련이 있는지 확인했습니다. 이러한 이해로 무장 한 우리는 기술이 목표에 도달하는 데 어떻게 도움이되는지 보여주는 고도로 맞춤형 교육을 만들었습니다. 또한, 우리는 프롬프트 제작에 대한 지속적인 훈련이 사람들이 Genai에서 최고의 가치를 얻도록 돕는 데 매우 가치가 있음을 발견했습니다. 또한 재미 있고 커뮤니티를 연합시키는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 우리는 유용한 프롬프트를 공유하는 그룹을 만들었으며 정기적으로 짧은 공유 세션도 있습니다.
- 파트너 활용. 우리는 우리의 기술을 구축하는 데 도움이되는 특정 사용 사례와 교육 제안을 통해 파트너를 도와주었습니다. Genai만큼 빠르게 변경되는 도메인에서는 파트너십과 협업이 좋은 결과를 얻는 데 필수적입니다.
- 직원의 우려에 대해 사전에 의사 소통합니다. 질문에 대한 질문 윤리적 인 AI 그리고 그것이 사람들의 직업을 훔칠 것인지의 여부는 일반적입니다. 따라서 채택 프레임 워크가 윤리적 AI와 AI의 윤리적 사용을 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. AI를 책임 있고 안전하게 사용하기 위해 책임있는 AI 프레임 워크를 활용했습니다. 이 프레임 워크는 직원들을위한 명확한 지침을 제공하며 회사 가치와 일치하고 AI를 책임감있게 사용하도록 도와줍니다. 그리고 Genai가 직업에 미치는 영향에 대한 우려에 대해, 우리는 인기없는 평범한 일과 시간 압박 작업을 미세한 테이킹, 통신 초안 작성 또는 붐비는 이메일받은 편지함을 살펴볼 수있는 능력에 중점을 두었습니다. 그들의 숙련도가 커지면서, 우리는보다 정확하고 맞춤형 출력을 생성하는 고급 프롬프트를 만드는 능력 향상을 포함하여보다 정교한 기술을 도입했습니다.
시간, 혁신 및 훈련
Copilot 및 기타 Genai 프로젝트에 대한 우리의 경험은 구조화 된 파일럿 단계가 핵심이며 사람들은 혁신적인 기술을 배우는 데 시간이 필요하다는 것입니다. 또한 팀의 특정 요구에 맞는 AI 채택 및 변경 관리를위한 프레임 워크가 필요합니다. 사용자의 교육 및 적극적인 참여와 함께 Genai에 대한 우려를 불러 일으키고 정리합니다.
기술이 조직에 포함되어 확산되면 문화의 일부가되어 Genai의 실제 가치를 실현하는 길을 가속화합니다.
게시물 Genai 지원 인력으로부터 가치를 실현하는 방법 먼저 나타났습니다 Unite.ai.